Corinne BERGES, 식스 시그마 마스터 블랙 벨트, NXP Semiconductors
디. Martin Knotter, Six Sigma Master Black Belt, 기술 이사, 제품 진단 센터(PDC), NXP Semiconductors
Maresa Labellarte, 제품 엔지니어링, NXP Semiconductors
새로운 WLAN 제품(6세대 Wi-Fi)의 경우 최종 테스트에서 고객에게 배송하기 위해 다이를 포장할 때 수율 손실 문제가 관찰됩니다. 문제의 근본 원인을 찾기 위한 프로젝트가 시작됩니다. 사용되는 주요 품질 도구는 일부 오류 가능성을 배제하거나 선험적 결론에 직접 뛰어들지 않고 각 잠재적 오류 모드를 더 깊이 파고드는 오류 트리 분석입니다.
NXP는 몇 년 전부터 머신 러닝 방법론과 알고리즘을 사용해 왔기 때문에 이 수익률 손실 사례에서 머신 러닝은 일반적인 데이터 분석 또는 일변량 분석과 병행하여 구현되었습니다.
최종 제품은 라미네이트 위에 장착된 두 개의 다이로 구성됩니다. 금형 제조 후 및 포장 전 금형 테스트 단계에서 문제가 관찰되지 않았습니다. 또한 한 종류의 라미네이트로만 제작된 제품 모델에서 수율 손실 문제가 관찰되어 라미네이트 종류의 영향에 대한 가설을 도출하였다.
데이터 분석 및 기계 학습 분석(파티션, 부스트 트리 또는 부트스트랩 모델)이 구축되었습니다. 분석은 주로 단위 테스트와 최종 제품 테스트의 차이점과 적층 모델의 차이점을 다루었습니다.
